舌诊定量化中图像处理相关方法分析

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1、万方数据Thffd，anactivecontourmodelandLBPoperatorbasedmethodfortonguebodysegmentationisproposedinthethirdchapterforovercomingthedisadvantageofseveralpopulartonguebodysegmentationmethods．Anditcansolvetheproblemoftheinclusionofdarkregioninmouthcavity,andachieveamoreaccurateresultof

2、tonguebodywithweakedge．Inaddition，onthebasisoftonguecrackssegmentationandtonguebodysegmentationamethodforselectingthestandardtongueimagewithnormalcolorisproposedbasedonthehistogramBhattacharyyaDistanceintheforthchapter．Andthen．thetonguecolorclassificationisimplementedbasedon

3、thehistogramBhattacharyyaDistanceandtheminimumdistanceclassifier．r'‘··‘·一‘rlnally,themajorworksandlnnovationsaresummarized．andtheprospectsaboutthedisadvantagesofthetonguediagnosisqualificationandtheworksthathavebeendoneinthisPaperarelistedindetail．Keywords：Tonguecracks，Tongu

4、ebody,Tonguecolor,LocalBinaryPatterns(LBP)，ActiveContourModels(ACM)Classification：TP391．4】：R241．251V万方数据目录学位论文原创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯I摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．II目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一VI1绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．1中医舌诊简介⋯⋯

5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．2舌诊定量化研究的意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一11．3舌诊定量化研究的发展现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一21．3．1舌体分割研究发展现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．3．2裂纹分割研究发展现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41．3．3舌色分类研究发展现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯51．4本文主要研究内容及结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一61．4．1主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯61．4．2论文结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62基于改进的LBP算子与Otsu阈值的舌裂纹分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．82．1引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．82．2对LBP算子的改进和Otsu阈值分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82．2．1基本LBP算子⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．82．2．2对ULBP算子的改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯112．2．3结合Otsu阈值分割方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．142．3实验结果与讨论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯162．4本章小结⋯⋯

7、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯193基于主动轮廓模型与LBP算子的舌体分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．213．1引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯213．2主动轮廓模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯223．2．1内部能量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一223．2．2外部能量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．233．3基于snake模型与LBP模型的舌体分割算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．253．4实验结果与讨论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

8、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯273．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯294基于巴氏直方图距离与最小距离分类器的舌色分类研